因为最近在研究Visual Grounding的工作,但是3d领域的VG的数据集到笔者目前写这篇文章为止只有三个,即Scanrefer、Nr3D和Sr3D,他们都是基于ScanNet数据集的。而ScanNet数据集是一个1.2T的大型数据集,下载也没有那么好下。 首先,我给ScanNet的team写了邮件,与此同时我也在找能不能用现成的(不支持这个
Scannet 是一个大规模、高质量的室内场景理解数据集,它包含了多个版本(如 V1 和 V2),每个版本都包含了详细的三维点云、彩色图像、深度图像以及物体实例和语义标签等信息。官方获取这份数据的流程通常是通过邮件联系作者团队,这可能会有一定的申请步骤和验证过程,以确保数据使用的规范性和学术诚信。 由于直接下载脚本...
ScanNet是一个RGB-D视频数据集,在超过1500次扫描中包含250万点击量,使用3D摄像机姿态、表面重建和实例级语义分割进行注释。为了收集这些数据,我们设计了一个易于使用和可扩展的RGB-D捕获系统,包括自动表面重建和众包语义注释。我们表明,使用这些数据有助于在几个3D场景理解任务上实现最先进的性能,包括3D对象分类、语义...
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数据集的github地址 ScanNet 是一个 RGB-D 视频数据集,包含 1500 多次扫描中的 250 万个视图,并使用 3D 相机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释 。 ScanNet V2数据集一共1.2T 。(但其实不用全下载,按照对应的任务有选择的下载) RGB-D 传感器是一种特定类型的深度感应设备,与RGB(红色、绿色和蓝色)传感器...
scannet数据集: 一共1513个采集场景数据(每个场景中点云数量都不一样,如果要用到端到端可能需要采样,使每一个场景的点都相同),共21个类别的对象,其中,1201个场景用于训练,312个场景用于测试,有四个评测任务:3D语义分割、3D实例分割、2D语义分割和2D实例分割。